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データドリブンデザインについて

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June 06, 2022
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 データドリブンデザインについて

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Hiroyuki Takeuchi

June 06, 2022
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  1. データドリブンデザインについて freee株式会社 プロダクト戦略本部 プロダクトデザイン部 竹内 啓行 2022.05.18

  2. 2 竹内 啓行 Design Lead / Product Designer Hiroyuki Takeuchi

    プロフィール画像の トリミング方法 TOTO株式会社デザインセンター、日本電気 株式会社デザインセンターなどを経て、2021 年より現職。 デザインを活用して中小企業経営の支援がで きる環境に魅力を感じfreeeに入社。 工業製品の開発経験を活かし、freee会計・ freee会社設立・freee開業などのプロダクト デザイン業務に従事。
  3. 3 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  4. 4 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  5. 5 会社情報 Company Profile 会社名 freee株式会社(フリー株式会社) 設立年月 2012年7月 従業員数 656人(※2022年2月末時点、正社員数)

    本社住所 東京都品川区西五反田2-8-1 五反田ファーストビル 9F 支社・営業所 中部支社、関西支社、九州支社、京都営業所、広島営業所 子会社 freee finance lab 株式会社(freee株式会社100%出資子会社) freee biz 株式会社(freee株式会社100%出資子会社) 株式会社サイトビジット(freee株式会社70%出資子会社) Likha-iT Inc(freee株式会社100%出資子会社)
  6. 6 使命 Mission スモールビジネスを、 世界の主役に。 freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げ、 統合型経営プラットフォームを開発・提供し、だれもが自由に自然体 で経営できる環境をつくっていきます。 起業やビジネスを育てていくことを、もっと魅力的で気軽な行為に。 個人事業や中小企業などのスモールビジネスに携わるすべての人が、

    じぶんらしく自信をもって経営できるように。 大胆にスピード感をもってアイデアを具現化できるスモールビジネス は、今までにない多様な価値観や生き方、新しいイノベーションを生 み出す起爆剤だと私たちは考えています。スモールビジネスが大企業 を刺激し、社会をさらにオモシロク、世の中全体をより良くする流れ を後押ししていきます。(freeeブランドムービー)
  7. だれもが自由に経営できる 統合型経営プラットフォーム。 VISION バックオフィス業務を統合することで、自動化と業務全体の効率化。 さらに経営全体を可視化することで、これまでにないスマートかつ 最適なアクションまで実行できるプラットフォームへと進化させていきます。 プラットフォームの提供のみならず、スモールビジネスに携わる人の 環境そのものをより良くしていく取り組みを行うことで、世の中の変化を促します。

  8. 8 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  9. 9 今回のお題 データドリブンデザインって難しい! ・・・なにそれ???

  10. 10 データドリブンって? アマゾンで調べてみた ・データドリブンマーケティング ・データドリブン経営 ・データドリブン組織 ・データドリブンエコノミー ・データドリブンセールス ・データドリブン人事戦略 ・

    ・・・ →どうやら流行っているようだ
  11. 11 データドリブンって?・・・というか、データって? データドリブン:データ主導で意思決定すること データドリブンデザイン:データ主導でデザインを考案・変更すること データ:デザイン決定に活用されるべきデータの性質は、ソースが何であれ、 人々が残した痕跡かどうか、ということなのです。 (出典:データドリブンデザインにおける6つの迷信 https://uxmilk.jp/128) つまり、 人々が残した定性(インタビュー結果、等)・定量(ABテスト結果、等)の痕

    跡を使って、デザインを考案・変更すること
  12. 12 データドリブン「じゃない」デザイン 人間の痕跡としてのデータを無視・否定する →「おれが考える最強」ドリブンデザイン 人間の痕跡としてのデータを利用しない →プロダクトアウト(技術をそのまま形に) →マーケットイン(市場があるから売る) (実際は、全部のバランスを 取ることになりそう→BTC) (出典:https://industry-co-creation.com/icc-salon/74)

  13. 13 データとモデルについて モデル:データを理解し、解釈するための枠組み 「モデル」とは現実の世界を私達人間が理解できるように、または行動を起こ せるように抽象化したもので、私達の意思決定のもととなるものです。 (出典:モデル思考できる人間がよりよい意思決定を行えるのはなぜか https://exploratory.io/note/kanaugust/hhq0AQB9zp)

  14. 14 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  15. 15 今回のお題 データドリブンデザインって難しい! ・・・なんで???

  16. 16 最近やったABテスト(freee会社設立) A B

  17. 17 最近やったABテスト(freee会社設立) A B ・総申込人数が増加した ・ARRが減少した (ARR: Annual Recurring Revenue)

    仮説:高い方を売ろうとしてくるのは、セールス マンに詰め寄られる感じ。メリットをフラットに 説明する方がいい人っぽい?(飽くまで仮説) いったんAに戻すが、多くの人に受け入れられる (貢献できる)ことの方が、本質的に良いことで は?
  18. 18 データインフォームドデザイン データは強力!(特に、定量データ) Data Driven : データによる意思決定=データが主体っぽい Data Informed :

    データから情報を得て、考える=人間が主体っぽい ・データ=数値や実験結果、文章、音声、動画など人間の解釈の素材となるものすべて ・情報=データを整理・分析し、解釈できるようにしたもの (出典:DIKWモデルとは?データをDXや経営に生かすために必要な「昇華」って? https://data.wingarc.com/dikwmodel-37279) データを鵜呑みにするのではなく、データを基にモデルをアップデートし、 それを使って議論することが大事だと思う
  19. 19 マジ価値という文化 https://jobs.freee.co.jp/benefits/

  20. 20 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  21. 21 今回のお題 データドリブンデザインって難しい! サービス・プロダクトのKPIとデザイ ンは紐付けられる?

  22. 22 OKR freeeではOKRで目標設定・管理をしています (例) Objective : ◦◦(ターゲット)がfreeeを使うとき の利便性を向上する Key Result

    : ・△△(機能名)をリリースする ・□□(測定指標)を向上する 利便性と関連する測定指標ってなに? https://www.amazon.co.jp/dp/4822255646/
  23. 23 計画 調査・分析 要求・要件定義 設計・作成 評価 開発 品質保証 Product Designの仕事の流れ

    Workflow of Product Design HCD(人間中心設計) プロセスをベ ースにProduct Designを行って います
  24. 24 △△を作る段階(freee会計) どういう人が、どんなことで困っているのか? どんな問題が解決されると、その人たちにとって「マジ価値」なのか? 定量でわかることもあるが、メインは定性調査(だと思う) インタビューをして、ペルソナやCJMをつくる インタビュー結果(=定性データ)を、チームのみんなが使えるペルソナや CJMなどの「モデル」に変換して、チームでの共通認識をつくるのが大事

  25. 25 □□を向上する段階(freee会計) プロダクトの利便性が向上したか測定するのは難しい ・CVRやCTRが向上しても、利便性とは違う気がするし・・・ ・かと言って、ARRやChurn Rateを見るのも違うし・・・ →サクセスチームで 「サクセスステージ」 というのを定義している ※用語

    CVR : Conversion Rate CTR : Click Through Rate ARR : Annual Recurring Revenue Churn Rate : 解約率
  26. 26 □□を向上する段階(freee会計) 概念的には、 理解度レベル①:freee?なにそれ?おいしいの? 理解度レベル②:へー、こうなってるのね、なるほど・・・ 理解度レベル③:めちゃ便利!もうfreeeがないと困る! ①→②にレベルアップ (=②の人数が増える) させられれば、利便性が 向上していると言えるのでは?

    (これ自体も、まだ仮説)
  27. 27 □□を向上する段階(freee会計) では、それを実現するためのデザインとは・・・? という順番でデザインを考えるきっかけができる。 データに意味を持たせる モデル(=サクセスステージ) を持っていることで、 データドリブンデザインを 実施可能になる

  28. 28 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  29. 29 今回のお題 データドリブンデザインって難しい! →デザインの内外にある 前提を整えるのが大変だから

  30. 30 まとめ ・freeeは以下の理由で、データドリブンデザインがやりやすい会社・デザイン 組織なんじゃないか、と思った。 ①「マジ価値」を考える土壌と、それをやりたい人の集まりであること ②人間中心設計によるデザイン、人間理解のためのモデルを作ること

  31. 31 まとめ ・それは「実施可能な環境がある」という意味であって「簡単に、ラクにでき る」ということではない ・データドリブンデザインは大変だけど、「ユーザー(人間)のためのデザイ ン」を実施するには、避けては通れない道だと思う

  32. 32 01 freee株式会社のご紹介 02 デザインとデータ 03 事例1:ABテスト 04 事例2:OKRとデザイン 05

    まとめ 06 デザイナー募集中! 目次
  33. 33 Special Invitation from freeers まずは「話を聞きたい!」など大歓迎です! カジュアル面談から実施しています。 QRコードを読み取りご応募くださいませ。 freee 採用情報

    vivivit twitter linkedin 超カジュアルは こちらでも(竹内)
  34. スモールビジネスを、世界の主役に。

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